Tableau:以图形方式显示复合提前期
Tableau: graphically show compounded leadtimes
我有一张图表显示给定 15 分钟间隔的出发次数,如此处所示。
我需要将这些计数向后计算一小时。例如,11:00 处显示的 3 个出发点也需要在 10:00、10:15、10:30 和 10:45 列中表示。完成后,10:00 总共会有 6 次出发(10:15 -> 6,10:30 ->5,10:45 -> 4,11:00 - > 4).
我已经在 excell 中通过 VBA 完成了这项工作,但现在我需要在 Tableau 中复制图表并且已经让我苦恼了大约两周。我很想听听任何和所有的建议。
您可以对您选择的足够大的日期范围使用笛卡尔连接,以有效地重新采样您的数据并添加您想要的额外时间间隔。
例如,如果您有一个月的数据(最小日期 -> 最大日期 = 30 天),那么您有 (30 * 24 * 4) 2880 个 15 分钟间隔。
- 在单独的数据中创建所有这些间隔sheet
- 为所有行添加值为 link 的虚假列
- 在您的实际数据源中创建相同的假数据
- 将两个 sheet 加入 link 列
- 创建一个符合以下内容的计算字段:
[Interval] <= [Flight Time] AND [Interval] >= DATEADD('hour',-1,[Flight Time])
当间隔时间在飞行时间之前一小时内时,此计算字段的计算结果为 TRUE。然后,您可以将此字段拖到过滤器架上,并且仅 select TRUE 值。实际上,您的 [Interval] 字段成为您的新日期字段。
我建议将该过滤器添加到上下文中并应用于整个数据源。在添加此过滤器之前,您将拥有 2880 倍的数据,因此请务必先进行实时查看。使用笛卡尔连接进行提取时要小心,因为提取的内容可能会超出预期。
请参阅以下 link 以了解有关如何执行此操作以及在画面中重新采样日期的不同技术。
https://community.tableau.com/thread/151387
根据数据的大小(如果不需要实时视图),在 SQL 或类似的画面之外进行这种类型的预处理通常更容易、更有效python 的 pandas 图书馆。
这是 Tableau Cumunity 论坛提供的另一个解决方案。我还没有尝试过 tyvich 的解决方案,但我知道这个解决方案让我到达了我需要的地方。请按照 link 查看使用移动 table 计算的解决方案。
我有一张图表显示给定 15 分钟间隔的出发次数,如此处所示。
我需要将这些计数向后计算一小时。例如,11:00 处显示的 3 个出发点也需要在 10:00、10:15、10:30 和 10:45 列中表示。完成后,10:00 总共会有 6 次出发(10:15 -> 6,10:30 ->5,10:45 -> 4,11:00 - > 4).
我已经在 excell 中通过 VBA 完成了这项工作,但现在我需要在 Tableau 中复制图表并且已经让我苦恼了大约两周。我很想听听任何和所有的建议。
您可以对您选择的足够大的日期范围使用笛卡尔连接,以有效地重新采样您的数据并添加您想要的额外时间间隔。
例如,如果您有一个月的数据(最小日期 -> 最大日期 = 30 天),那么您有 (30 * 24 * 4) 2880 个 15 分钟间隔。
- 在单独的数据中创建所有这些间隔sheet
- 为所有行添加值为 link 的虚假列
- 在您的实际数据源中创建相同的假数据
- 将两个 sheet 加入 link 列
- 创建一个符合以下内容的计算字段:
[Interval] <= [Flight Time] AND [Interval] >= DATEADD('hour',-1,[Flight Time])
当间隔时间在飞行时间之前一小时内时,此计算字段的计算结果为 TRUE。然后,您可以将此字段拖到过滤器架上,并且仅 select TRUE 值。实际上,您的 [Interval] 字段成为您的新日期字段。
我建议将该过滤器添加到上下文中并应用于整个数据源。在添加此过滤器之前,您将拥有 2880 倍的数据,因此请务必先进行实时查看。使用笛卡尔连接进行提取时要小心,因为提取的内容可能会超出预期。
请参阅以下 link 以了解有关如何执行此操作以及在画面中重新采样日期的不同技术。 https://community.tableau.com/thread/151387
根据数据的大小(如果不需要实时视图),在 SQL 或类似的画面之外进行这种类型的预处理通常更容易、更有效python 的 pandas 图书馆。
这是 Tableau Cumunity 论坛提供的另一个解决方案。我还没有尝试过 tyvich 的解决方案,但我知道这个解决方案让我到达了我需要的地方。请按照 link 查看使用移动 table 计算的解决方案。